Inteligencia Artificial y Machine Learning en la Industria
Aprende a integrar soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning en entornos industriales. Este programa permite identificar casos de uso, analizar datos complejos y aplicar modelos predictivos para mejorar la eficiencia, el control de calidad y la transformación digital en la industria 4.0, garantizando una ventaja competitiva en el sector tecnológico actual.
Información del curso
- Duración40 horas lectivas
- UbicaciónMadrid
- EmpresaCOREMSA
Requisitos y destinatarios
Requisitos
- Residir en Madrid.
- Estar inscrito como demandante de empleo.
- Poseer DNI o NIE vigente con permiso de residencia.
Dirigido a
Personas en situación de desempleo
Qué aprenderás
- Identificar casos de uso reales de IA en entornos industriales
- Comprender el funcionamiento de redes neuronales y aprendizaje automático
- Analizar datos industriales para la toma de decisiones estratégicas
- Implementar sistemas de mantenimiento predictivo y control de calidad
- Dominar herramientas prácticas como Keras y TensorFlow
- Gestionar retos éticos y de seguridad en la digitalización industrial
Temario
Introducción a la Era Industrial Inteligente
El curso comienza estableciendo una base sólida sobre el impacto de la IA en la industria moderna.
1. Fundamentos de IA y Machine Learning
- Evolución histórica: Del origen de los algoritmos a la revolución actual.
- Conceptos clave: Diferenciación entre IA, Machine Learning y Deep Learning.
- Redes Neuronales: Arquitectura, capas y procesos de aprendizaje.
2. Ecosistema de Desarrollo
Este módulo es puramente práctico, permitiendo que el alumno se familiarice con las herramientas estándar de la industria:
- Entornos de trabajo: Configuración de librerías y dependencias.
- Keras y TensorFlow: Creación de modelos desde cero.
- Procesamiento de datos: Limpieza y normalización para el entrenamiento.
3. Aplicaciones Industriales Prácticas
El corazón del curso se centra en resolver problemas reales mediante tecnología:
- Mantenimiento Predictivo: Uso de datos de sensores para prever fallos antes de que ocurran.
- Control de Calidad: Automatización de la inspección visual mediante visión artificial.
- Optimización de Procesos: Análisis de flujo y reducción de ineficiencias.
4. Estrategia y Ética en la Implementación
Para finalizar, se abordan las competencias transversales necesarias para la inserción laboral:
- Retos en la implantación: Superación de las barreras en entornos productivos.
- Seguridad y Ética: Protección de datos industriales y sesgos algorítmicos.
- Visión de Negocio: Alineación de soluciones técnicas con los objetivos de rentabilidad y sostenibilidad corporativa.